基于条件先验Swin Transformer的人脸图像超分辨重建OA

针对现有基于Swin Transformer图像超分辨模型未对人脸图像进行预处理导致最终超分辨结果不佳的问题,文中提出了基于条件先验Swin Transformer的人脸图像超分辨重建方法。该方法利用人脸解析图融合Swin Transformer模型对人脸图像进行预处理,使用条件先验对人脸超分问题进行优化,采用人脸解析图Parsing Map进行约束从而得到更有价值的先验信息。在深层特征提取阶段,将通道空间注意力机制融合Swin Transformer模块对特征组调整进行速度与精度的平衡。实验结果表明,所提方法在测试集上的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)为32.21 dB,相较于现有模型具有一定提升。实验证明改进模型更适用于人脸,所生成结果更清晰、更真实,能够还原出更多人脸图像纹理细节。